Кривая ROC для деревьев решений с использованием пакета rocr

Question

Я использую пакет rpart для разработки своего дерева и прогнозирования модели. Наконец, чтобы построить кривую ROC, я пытаюсь использовать пакет rocr. Извинения за то, что он не воспроизводил его со встроенным набором данных, не смог. Пожалуйста, найдите ссылку на файл CSV я есть использовать:

Wine Quality.csv

Теперь смотрите мой код:

#setting up data 
data<- read.csv(file.choose()) 
quality_binary <- ifelse(wine_quality >5,"high","low") 
data <- data.frame(data,quality_binary) 

#re shuffling the data 
set.seed(9850) 
g <- runif(nrow(data)) 
datar<- data[order(g),] 
#removing the wine quality column since it has to be predicted 
datar <- datar[-12] 

library(rpart) 
library(rpart.plot) 
library(cvTools) 
library(caret) 
library(tree) 

k <- 10 # setting the value for 10 fold validation 

folds <- cvFolds(NROW(datar), K=k) 
datar$holdoutpred <- rep(0,nrow(datar)) 

for(i in 1:k){ 

train <- datar[folds$subsets[folds$which != i], ] #training set 
validation <- datar[folds$subsets[folds$which == i], ] #validation set 

#tree model 
tree_model_rpart_gini = rpart(quality_binary~.,data = train, 
     parms = list(split = "information"), method = "class") 
rpart.plot(tree_model_rpart_gini,type = 3,extra = 101) 

#prediction 
pred_model_rpart_gini <- predict(tree_model_rpart_gini, 
newdata=validation, type="class") 

datar[folds$subsets[folds$which == i], ]$holdoutpred <- 
pred_model_rpart_gini 

} 

#plotting ROC curve 

library(ROCR) 
pred1 <- prediction(predict(datar$pred_model_rpart_gini), 
datar$quality_binary) 
perf1 <- performance(pred1,"tpr","fpr") 
plot(perf1) 

И моя ошибка:

pred1 <- prediction(predict(datar$pred_model_rpart_gini), 
datar$quality_binary) 
Error in UseMethod("predict") : 
no applicable method for 'predict' applied to an object of class "NULL" 

Answer 1

datar$pred_model_rpart_gini является NULL т.е. не определен ,

Возможно, предполагается использовать pred_model_rpart_gini (no datar$)?